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据我所知 Mayavi 没有提供任何感知上统一的色彩图。我天真地试图通过它one of Matplotlib's colormaps但失败了:
from mayavi import mlab
import multiprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
plasma = plt.get_cmap('plasma')
...
mlab.pipeline.volume(..., colormap=plasma)
TraitError: Cannot set the undefined 'colormap' attribute of a 'VolumeFactory' object.
编辑:我发现a guide将 Matplotlib 颜色图转换为 Mayavi 颜色图。但是,不幸的是,它不起作用,因为我尝试使用使用感知均匀颜色图的体积。
from matplotlib.cm import get_cmap
import numpy as np
from mayavi import mlab
values = np.linspace(0., 1., 256)
lut_dict = {}
lut_dict['plasma'] = get_cmap('plasma')(values.copy())
x, y, z = np.ogrid[-10:10:20j, -10:10:20j, -10:10:20j]
s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)
mlab.pipeline.volume(mlab.pipeline.scalar_field(s), vmin=0, vmax=0.8, colormap=lut_dict['plasma']) # still getting the same error
mlab.axes()
mlab.show()
...
最佳答案
如果将其设置为体积的 ColorTransferFunction
,而不是将其设置为 colormap
参数,则它会按预期工作。
import numpy as np
from mayavi import mlab
from tvtk.util import ctf
from matplotlib.pyplot import cm
values = np.linspace(0., 1., 256)
x, y, z = np.ogrid[-10:10:20j, -10:10:20j, -10:10:20j]
s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)
volume = mlab.pipeline.volume(mlab.pipeline.scalar_field(s), vmin=0, vmax=0.8)
# save the existing colormap
c = ctf.save_ctfs(volume._volume_property)
# change it with the colors of the new colormap
# in this case 'plasma'
c['rgb']=cm.get_cmap('plasma')(values.copy())
# load the color transfer function to the volume
ctf.load_ctfs(c, volume._volume_property)
# signal for update
volume.update_ctf = True
mlab.show()
关于matplotlib - 在 Mayavi 体积可视化中使用感知均匀的色彩图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36946231/
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